Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành mối quan tâm tiêu biểu khi liên tục có mặt trên các bài báo, trang mạng xã hội hay những lời bàn tán xôn xao của mọi người. Trong đó, Deep Learning – một kỹ thuật của Machine Learning được tiếp cận từ AI trở thành “ngôi sao sáng” được rất nhiều ông lớn như Google, Facebook mong muốn sở hữu. Vậy Deep Learning là gì? Hãy cùng Tino Group đi tìm lời giải đáp ngay bài viết dưới đây bạn nhé!
Giới thiệu về Deep Learning
Deep Learning là gì?
Deep Learning được tạm dịch là Học sâu hay thâm học. Đây được xem là một thuật toán dựa trên các ý tưởng đến từ não bộ thông qua việc tiếp thu rất nhiều tầng biểu đạt hay trừu tượng để có thể làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Những thuật toán của Deep Learning vô cùng đa dạng, mỗi thuật toán sẽ được ứng dụng tùy vào từng bài toán cụ thể.
Chức năng vượt trội của Deep Learning
Những hệ thống của Deep Learning có thể cải thiện được các hiệu suất của chúng với quyền truy cập vào dữ liệu sẽ được nhiều hơn. Đặc biệt, Deep Learning có thể giúp máy tính thực thi những công việc tưởng chừng như không thể làm được vào 15 năm trước như: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí là sáng tác âm nhạc, phim ảnh,…
Đó là lý do, Deep Learning được xem là một ứng dụng thông minh có thể giải quyết mọi nhu cầu nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người. Hoạt động của Deep Learning dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo và bao gồm nhiều tầng lớp chứa các dữ liệu mô phỏng cách thức vận hành của não người.
Ví dụ: Quan sát một bức ảnh, tại sao bạn có thể nhận biết trong ảnh là con mèo hay con chó? Đối với con người, việc quan sát và định nghĩa về điều này vô cùng đơn giản, tuy nhiên lại rất khó khăn để bạn có thể biểu đạt chúng bằng các dòng lệnh của máy tính. Nhưng nhờ có Deep Learning, vấn đề này được giải quyết một cách nhanh chóng.
Cách thức vận hành của Deep Learning
Xuất phát từ phương pháp của học máy: lập trình AI, Deep Learning cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra khi dựa vào một tập các đầu vào. Phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện.
Ví dụ: Dự đoán hành động của con mèo khi gặp con chuột và tiến hành huấn luyện chúng bằng phương pháp học có giám sát.
Cách thức để dự đoán hành động của con mèo tại các đầu vào sẽ được thực hiện như sau:
- Bạn cần lựa chọn con mồi phù hợp.
- Các bộ phận trên cơ thể của con mèo khi gặp con chuột sẽ vô cùng nhanh nhạy.
- Vị trí con chuột sẽ xuất hiện.
Về cơ bản, Deep Learning không quá khác biệt khi đặt cạnh những học máy thông thường. Tuy nhiên, ở ví dụ trên đây bạn cần dành khá nhiều thời gian mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Công việc cần làm là cung cấp một hệ thống số lượng hình ảnh, video con mèo bắt chuột thì hệ thống mới có thể tự học được các tính năng đại diện dành cho một con mèo.
Ứng dụng của Deep Learning
Thông qua những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning có thể vượt khá xa những hệ thống khác. Tuy nhiên, các xây dựng hệ thống Deep Learning không mấy dễ dàng và nhanh chóng so với máy móc thông thường.
Deep Learning cho phép con người ứng dụng rất nhiều vấn đề thực tế, đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của AI. Ứng dụng này đã phá vỡ những cách thức làm việc của con người bằng cách làm tối ưu hóa các loại máy móc có thể hỗ trợ, thực hiện gần hoặc giống hệt con người. Deep Learning đã mang đến nhiều điều đặc biệt cho đời sống khi ứng dụng thành công các lĩnh vực như: công nghệ cao, nông nghiệp, điện tử, chăm sóc sức khỏe, quốc phòng,…
Một số ứng dụng tiêu biểu của Deep Learning trong đời sống con người như: Ô tô không người lái, Robot giống con người, chăm sóc sức khỏe cho con người tốt hơn, phân biệt ung thư da chuyên nghiệp, chơi cờ vây, thay người nông dân chăm sóc và trồng trọt, nhận diện khuôn mặt trên thiết bị từ các ứng dụng Facebook, Messenger,…
Tất cả đều đang được thực hiện hóa trong thời đại ngày nay, đánh dấu những viên gạch đầu cho sự bùng nổ về một kỷ nguyên công nghệ mới trong tương lai.
Đánh giá ưu và nhược điểm của Deep Learning
Ưu điểm
- Các thuật toán được sử dụng trong Deep Learning được tối ưu tốt hơn nhờ sự bùng nổ của Internet và khả năng phát triển mạnh mẽ từ khả năng tính toán của các thiết bị máy tính.
- Deep Learning có độ chính xác cao, đảm bảo cho các thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong đợi của người dùng.
- Cung cấp hệ thống gợi ý trên các nền tảng lớn như: Facebook, Amazon, Netflix,… cực kỳ mạnh mẽ, giúp tăng đáng kể độ tương tác của người dùng.
- Khả năng nhận diện hình ảnh tốt, không chỉ xác định được đối tượng trong ảnh mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh trong đó.
- Deep Learning rất ưu tiên và chú trọng về độ an toàn đối với những mô hình xe “tự điều khiển”.
- Những dữ liệu của Deep Learning được dán nhãn bởi: sự phát triển của xe “tự điều khiển” đòi hỏi hàng triệu hình ảnh cũng như hàng ngàn giờ để xem video.
- GPU có hiệu suất cao và kiến thức song song nên rất hiệu quả cho Deep Learning. Khi kết hợp với điện toán đám mây hoặc các cụm, Deep Learning cho phép nhóm phát triển có thể giảm tối đa thời gian đào tạo đối với mạng lưới học tập chỉ với vài tuần hoặc vài giờ.
Nhược điểm
- Deep Learning luôn đòi hỏi một nguồn khủng các dữ liệu đầu vào để máy tính học hỏi. Quy trình này mất nhiều thời gian và sức mạnh xử lý mà chỉ có các Server chuyên nghiệp mới có thể làm được. Trường hợp không đủ dữ liệu đầu vào để xử lý, mọi thứ sẽ không thể diễn ra đúng như dự định của máy tính đưa ra.
- Deep Learning chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp. Bởi, kỹ thuật của Deep Learning hiện chưa đảm bảo tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận một cách logic.
Có thể thấy, những trí tuệ nhân tạo nói chung và Deep Learning nói riêng đều là những ứng dụng công nghệ hiện đại, mang đến nhiều hữu ích tuyệt hảo cho con người. Tuy nhiên, hệ thống trí tuệ nhân tạo chỉ mới được phát triển ở những giai đoạn đầu tiên nên còn tồn tại nhiều hạn chế là điều khó tránh khỏi.
Với những viên gạch đầu tiên đầy tiềm năng, chắc chắn trong tương lai, hệ thống AI sẽ còn bùng nổ mạnh mẽ, mở ra kỷ nguyên mới đầy thú vị cho con người. Hy vọng bài viết trên đây phần nào giúp bạn hiểu rõ hơn về “Deep Learning là gì?” và những tiềm năng đặc biệt của ứng dụng mang đến cho cuộc sống.
FAQs về Deep Learning
Những nội dung nào quan trọng dành cho người mới học Deep Learning?
- Học về các bài toán trong Machine Learning và Deep Learning
- Tìm hiểu về Python cơ bản và thư viện sklearn.
- Học về các model DL như: CNN, RNN, LSTM
- Xử lý các data bằng Pandas, xử lý Analytics bằng Matplot và Seaborn.
- Quan trọng là bạn phải thực hành thật nhiều để trau dồi và nâng cao tay nghề.
Những yêu cầu đối với người học Deep Learning
Người học Deep Learning đòi hỏi phải am hiểu về các kiến thức cơ bản như sau:
- Kiến thức về toán học: đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê, đồ thị,…
- Kiến thức liên quan đến lập trình, ngôn ngữ lập trình (hàm, vòng lặp),…
- Nhiều kiến thức công nghệ mới cần cập nhật liên tục theo thời đại.
Khi nào nên sử dụng Deep Learning?
Deep Learning nên được sử dụng khi bạn sở hữu một nguồn dữ liệu lớn và dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc.
Deep Learning và Machine Learning có mối liên hệ gì?
Deep Learning được xem là một nhánh nhỏ của Machine Learning khi sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Về bản chất, Deep Learning là một nhánh thuộc AI đang được phát triển cách thức hoạt động của bộ não con người.
Những thuật toán nào Deep Learning thường sử dụng?
Deep Learning sở hữu rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán sẽ được áp dụng riêng cho từng bài toán cụ thể. Một số thuật toán phổ biến của Deep Learning như: Linear Regression, Naive Bayes, Support Vector Machines, Logistic Regression,…
